Hintergrund Der auf der Wenshin Intelligent Body Platform basierende Buchempfehlungsassistent, der mit dem neuesten DeepSeek-Modell entwickelt wurde, ist in der Lage, intelligente Produktempfehlungen auf der Grundlage des Dialoginhalts des Nutzers zu geben, genaue Konversions- und Transaktionszahlen zu erzielen und einen geschlossenen Geschäftskreislauf aufzubauen. In diesem Tutorial wird die Entwicklungspraxis des DeepSeek-Buchempfehlungsassistenten eingehend analysiert und...
Möchten Sie eine Anwendung erstellen, die personalisierte Spieleempfehlungen liefert? Dieses Tutorial führt Sie Schritt für Schritt durch den Aufbau eines personalisierten Spieleempfehlungssystems mit Retrieval Augmented Generation (RAG) Techniken, kombiniert mit DeepSeek und Ollama Modellen. Wir werden den Epic Games Shop-Datensatz games.... verwenden.
Aktivieren Sie Builder intelligenten Programmiermodus, unbegrenzte Nutzung von DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3, reibungslosere Erfahrung als die Übersee-Version. Geben Sie einfach die chinesischen Befehle, keine Programmierkenntnisse können auch Null-Schwelle, um ihre eigenen Anwendungen zu schreiben.
Zur besseren Unterscheidung werden Wissensdatenbanken außerhalb der Dify-Plattform in diesem Artikel als "externe Wissensdatenbanken" bezeichnet. Einführung Die in Dify integrierte Wissensdatenbankfunktionalität und die Mechanismen zum Abrufen von Texten erfüllen möglicherweise nicht die Anforderungen einiger fortgeschrittener Entwickler, die eine genauere Kontrolle über die Textabrufergebnisse benötigen. Einige Teams entscheiden sich, ihre eigenen...
Kürzlich hat Dify die Version 1.0.1 veröffentlicht, die einige Probleme der Vorgängerversion behebt. Nach dem Feedback der Benutzer sind viele Benutzer an der Wirkung der Integration von RAGFlow in Dify interessiert. In diesem Artikel werden wir die spezifischen Schritte zur Integration der RAGFlow-Wissensbasis in Dify vorstellen und die tatsächlichen Auswirkungen der Integration bewerten....
Kürzlich hat Anthropic Claude 3.7 Sonnet veröffentlicht, ein Update für das Modell Claude 3.5 Sonnet. Obwohl die Versionsnummer nur um 0.2 erhöht wurde, bringt dieses Update eine Reihe von Änderungen in Bezug auf Leistung und Funktionalität. Es ist mehr als vier Monate her, dass das letzte Modell-Update von Claude in...
Es ist schon eine Weile her, dass bolt.new sich mit Anima zusammengetan hat, um eine tolle Funktion einzuführen, die eine funktionierende Full-Stack-Anwendung durch einfaches Kopieren der Figma-Design-URL erzeugt. Auf der bolt.new-Homepage klicken Sie auf "Import from Figma": Als nächstes fügen Sie die Figma-Framework-URL in das Textfeld ein...
Einleitung Dieses Dokument beschreibt, wie man eine lokalisierte RAG-Anwendung (Retrieval Augmented Generation) mit DeepSeek R1 und Ollama erstellt. Es ergänzt auch die Verwendung von LangChain zur Erstellung lokalisierter RAG-Anwendungen. Wir werden den kompletten Implementierungsablauf anhand von Beispielen demonstrieren, einschließlich Dokumentenverarbeitung, Vektorspeicherung...
Einführung Dieses Dokument beschreibt, wie man ReActAgent in LlamaIndex verwendet, um einen einfachen lokalen Agenten in Kombination mit Ollama zu implementieren. Das in diesem Dokument verwendete LLM ist das qwen2:0.5b-Modell, da verschiedene Modelle unterschiedliche Fähigkeiten haben, Werkzeuge aufzurufen, können Sie versuchen, ein anderes Modell zu verwenden, um ...
Einführung ReAct (Reasoning and Acting) ist ein Rahmen, der Denken und Handeln kombiniert, um die Leistung von Intelligenzen bei komplexen Aufgaben zu verbessern. Der Rahmen ermöglicht es Intelligenzen, Aufgaben in dynamischen Umgebungen effektiver auszuführen, indem logisches Denken und praktisches Handeln eng miteinander verbunden werden. Quelle : ReAct: ...
Einleitung In diesem Dokument wird beschrieben, wie das LlamaIndex-Framework verwendet wird, um eine lokale RAG-Anwendung (Retrieval-Augmented Generation) zu erstellen. Durch die Integration von LlamaIndex ist es möglich, ein RAG-System in einer lokalen Umgebung aufzubauen, das die Fähigkeiten von Retrieval und Generation kombiniert, um die Effizienz der Informationsbeschaffung zu verbessern...
Dieses Tutorial setzt voraus, dass Sie bereits mit den folgenden Konzepten vertraut sind: Chat Models Chaining runnables Embeddings Vector stores Retrieval-augmented generation Eine Reihe populärer Projekte wie llama.cpp , Ollama und llamafile zeigen, wie wichtig es ist, große Sprachmodelle in einer lokalen Umgebung auszuführen. Die lokale Umgebung für die Ausführung großer Sprachmodelle ...
Dify unterstützt den Zugriff auf umfangreiche Sprachmodellinferenz- und Einbettungsfunktionen, die von Ollama bereitgestellt werden. Schnellzugriff Ollama herunterladen Zugriff auf Ollama-Installation und -Konfiguration, Anleitungen zur lokalen Bereitstellung von Ollama. Ollama ausführen und mit Llama chatten ollama run llama3.1 Starten Sie...
Einführung Dieses Dokument beschreibt, wie man einen lokalen Copilot-ähnlichen Programmierassistenten erstellt, der Ihnen hilft, schöneren und effizienteren Code zu schreiben. In diesem Kurs werden Sie lernen, wie Sie Ollama verwenden, um lokale Programmierassistenten zu integrieren, einschließlich Continue Aider...
I. Bereitstellung mit Node.js 1. Installation von Node.js Laden Sie das Node.js-Tool herunter und installieren Sie es: https://www.nodejs.com.cn/download.html Stellen Sie die Mirror-Quelle ein, verwenden Sie zum Beispiel die folgende Mirror-Quelle. npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/np...
I. Verzeichnisstruktur Unter dem Ordner C6 des Repository-Notizbuchs: fastapi_chat_app/ │ ├── app.py ├── websocket_handler.py ├── static/ │ └── index.html └── requirements.txt app.py FastAPI Haupteinstellungen und Routing der Anwendung. webso...
Einführung Dieses Dokument beschreibt die Verwendung von Ollama in einer JavaScript-Umgebung zur Integration mit LangChain, um leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen.Ollama ist ein Open-Source-Deployment-Tool für große Sprachmodelle, während LangChain ein Framework zur Erstellung von Sprachmodell-basierten Anwendungen ist. Durch die Kombination...
Einführung Dieses Dokument beschreibt die Verwendung von Ollama in einer Python-Umgebung zur Integration mit LangChain, um leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen.Ollama ist ein Open-Source-Implementierungstool für große Sprachmodelle, während LangChain ein Framework zur Erstellung von Sprachmodell-basierten Anwendungen ist. Durch die Kombination dieser beiden...
Dieser Artikel beschreibt die Verwendung der Ollama-API in Golang und soll Entwicklern helfen, sich schnell zurechtzufinden und die Möglichkeiten von Ollama voll auszuschöpfen.Ollama selbst wird in der Sprache Golang entwickelt, und der Schnittstellencode für die Golang-Version ist im offiziellen Repository-Verzeichnis unter https://github.com/olla... verfügbar.
Dieser Artikel beschreibt, wie man die Ollama-API in C++ verwendet. Dieses Dokument soll C++-Entwicklern helfen, sich schnell zurechtzufinden und die Möglichkeiten von Ollama voll auszuschöpfen. Wenn Sie dieses Dokument lesen, können Sie Ollama leicht in Ihre Projekte integrieren. Beachten Sie, dass die Ollama-Community und die Dokumentation mehr...
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